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公开(公告)号：CN118037736A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410439130.9
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征参数提取的金属增材制造熔池形态检测方法；获取金属增材制造熔池的图像，并进行预处理，获得预处理后的熔池图像；对预处理后的熔池图像进行像素识别，检测得到熔池边缘像素，基于熔池边缘像素获得熔池中心的坐标，并基于熔池边缘像素的方向向量得到熔池主方向角度；根据熔池中心的坐标、熔池边缘像素和熔池主方向角度进行椭圆拟合，得到拟合的椭圆的长轴和短轴；以拟合的椭圆的长轴和短轴作为对应熔池的长度和宽度，输出熔池形态。通过先提取熔池中心作为椭圆中心和熔池主方向倾角，减少拟合参数的同时提升了拟合效果，对熔池宽度拟合的准确性较高，提升了熔池特征参数的提取速度以及准确性。
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公开(公告)号：CN113240668B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110635237.7
申请日：2021-06-08
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像数字特征分布的生成熔池图像质量评估方法，包括：采集真实熔池图像，制作数据集；利用真实熔池图像，搭建并使用对抗生成网络生成虚假的熔池图像；同时利用生成图像空间特征提取方法，得到真实和虚假熔池图像的空间特征，并将其数字化，绘制其数字特征分布图；分析数字特征分布图，利用数字特征的四维图，依据基于四维图的质量评价算法评价虚假熔池图像和真实熔池图像的质量差异；对生成的虚假熔池图像按质量进行分类，得到高质量的虚假熔池图像，以制作数量更多的高质量的熔池图像数据集。本发明具有计算量极小、质量判别准确的优点。
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公开(公告)号：CN114985768B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210650202.5
申请日：2022-06-10
Applicant: 南京师范大学
IPC: B22F10/85 , B22F10/366 , B22F10/25 , B33Y10/00 , B33Y50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于图论结构和视觉实时检测的增材路径规划方法，包括：根据逐层分解的层厚参数，对金属结构件的三维STL模型进行逐层分解；根据轮廓点采集间隔，对三维STL模型进行轮廓点信息采集；提出一种融合了温度权重的轮廓点信息矩阵；计算轮廓点之间的信息差；获取轮廓点信息差值矩阵，计算绝对路径长度并选取最优路径；根据选取的最优路径控制激光发射器对金属材料进行增材；实时检测激光熔覆熔池的实际位置，与选择的最优路径对比形成闭环反馈，最终完成金属结构件的增材。本发明融合了金属结构件物理形状信息和增材温度信息，通过图论结构遍历所有可能的增材路径后选取最优增材路径，使金属增材效率更高、耗材更少。
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公开(公告)号：CN117317591A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311191764.9
申请日：2023-09-15
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本申请公开了一种基于半模间隙波导四模谐振器的双频滤波天线，本申请的双频滤波天线包括金属板、矩形HMGW谐振器、堆叠形背腔槽天线、耦合虹膜。金属板表面放置了四分之一波长高的周期金属引脚，用于实现无损状态；矩形HMGW谐振器设置于靠近馈电端口的一侧，在矩形HMGW谐振器两侧对称设置一对凹槽，以微扰场分布；堆叠形背腔槽天线设置于远离馈电端口的一侧，用作辐射器；本申请通过在谐振器两侧对称设置一对凹槽，控制四种模式的外部耦合系数并实现更好的阻抗匹配；通过共享孔径腔背槽天线用作辐射器，在双频操作中实现了良好的辐射特性；本设计，在单腔内同时激励四种谐振模式，形成双通带滤波特性并提供三个辐射零点，实现了紧凑结构。
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公开(公告)号：CN117283090A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311205789.X
申请日：2023-09-19
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种实时调控气孔缺陷的铝合金电弧增材制造系统及方法，本发明包括：电弧增材制造子系统，用于按照工艺参数调整子系统对当前打印层设置的工艺参数进行铝合金电弧增材制造；图像采集及处理子系统，用于拍摄电弧增材制造熔池沉积成形过程的图像，并处理后得到熔池长度；模糊PID控制子系统，用于当熔池长度与预设值的误差超出预设范围时，根据误差以及误差的变化率，进行模糊PID控制，得到当前熔池最优长度；工艺参数调整子系统，用于从预设关系表中提取与当前熔池最优长度对应的最优工艺参数，并调控下一打印层的工艺参数为所述最优工艺参数，从而减少气孔缺陷。本发明可以在沉积过程中实时调控，减少气孔缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116079749A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310369994.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 南京师范大学
IPC: B25J9/16 , G06V20/50 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分离条件随机场的机器人视觉避障方法及机器人，所述方法包括：利用深度双目相机采集机器人行驶过程中遇到的障碍物图像，提取特征图；基于特征图生成所有候选框，并进行提取和过滤；在过滤后的候选框中选择正负样本，计算目标物的真实权重，将过滤后的候选框映射到同一个尺寸固定的特征图上，将映射后的特征图输入全连接层，对图像进行目标检测识别；基于识别出的目标，利用融合聚类分离的条件随机场进行边缘分割；基于边缘分割结果确定障碍物的位置，根据得到的障碍物位置和深度双目相机测得的深度信息进行避障。本发明能够有效提高障碍物检测识别和边缘分割的精度和效率，改善机器人避障的效果。
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公开(公告)号：CN115223080A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210831695.2
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于非局部特征聚合神经网络的目标分割方法，包括：采集目标视频，提取视频的原始分帧图像，得到小样本数据集；搭建非局部特征聚合神经网络模型，训练非局部特征聚合神经网络模型得到目标分割网络；再次采集目标视频，计算图像中每个目标的分割质量评估分数；根据分割质量评估分数判断图像质量，低质量图像继续训练，保留高质量图像中目标轮廓关键点；通过BAS‑DP轻量化算法优化目标轮廓关键点，得到目标分割结果。本发明具有精度高、训练数据量少、环境适应性强和分割效果好的优点。
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公开(公告)号：CN115220448A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210831716.0
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京师范大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏化可视图的机器人快速路径规划方法，其特征在于，包括：针对激光雷达采集得到的点云信息，通过PCL点云库进行点云降采样得到稀疏点云；将得到的稀疏点云使用空洞网格结构进行存储，并且将稀疏点云平面投影得到二值图像，进行图像模糊得到模糊图像；将模糊图像进行轮廓点的提取，得到障碍物的轮廓特征点，并将障碍物的轮廓特征点进行过滤；通过过滤后的障碍物的轮廓特征点构建可视图；使用双向BFS搜索寻找最优路径，并且在路径规划的过程中，剔除障碍物。本发明算法运行速度快，具有良好的实时性；缩短了构建地图和路径规划所需要的时间，同时减少了机器人在未知环境中探索造成的空间浪费，具有抗复杂环境干扰性强等优点。
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公开(公告)号：CN114848260A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210490962.4
申请日：2022-05-07
Applicant: 南京师范大学
IPC: A61F5/05 , A61F7/00 , A61M37/00 , A61B5/0205 , A61B5/1455 , B29C64/10 , B29C64/386 , B33Y10/00 , B33Y50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式传感器的智能康复外骨骼护具，包括生理参数监测贴和带有若干个孤岛的手臂支架，以及安装在孤岛内的单片机模块、蓝牙模块、传感器模块、供电模块、半导体冷热敷片和LED指示灯，该智能康复外骨骼护具的核心大脑即单片机将传感器传输来的各项数据信息处理完后会通过蓝牙模块和患者手机进行交互连接，患者可以在自己的手机app上看到自己的各项生命体态信息和各项生理参数，该发明的智能康复外骨骼护具区别于传统石膏护具，内部配备了健康监测模块和加速愈合装置，而且该智能康复外骨骼护具采用的环保可降解塑料，能够有助于提高患者受伤部位的康复效率，提升护具使用体验感，同时节约成本而且绿色环保。
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公开(公告)号：CN113392702A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110504839.9
申请日：2021-05-10
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应图像增强的弱光照环境下目标识别方法，包括：搭建自适应图像增强模块；搭建基于自适应图像增强的弱光照环境下目标识别模型；采集弱光照环境下的目标视频并处理生成弱光照环境下目标的数据集，划分测试集图像与训练集图像，对训练图像进行标注，生成标签文件；将训练集的全部图像和标签文件送入基于自适应图像增强的弱光照环境下目标识别模型进行训练；将训练好的基于自适应图像增强的弱光照环境下目标识别模型完成弱光照环境下的目标识别，并输出识别结果。本发明提升了弱光照环境下的目标识别的快速性与准确性，能够有效解决目前目标识别技术在弱光照环境下目标识别准确率不高，识别速度慢等问题，应用前景广泛。
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